Tableau para los Big Data: 6 fundamentos clave
Las tendencias actuales en el ámbito del Big Data llevan a las empresas a implantar soluciones de almacenamiento y tratamiento de datos completamente heterogéneas dentro de la misma empresa.
Por un lado, tecnologías como Spark o Hadoop -gracias a su capacidad para el procesamiento y almacenamiento de datos- han entrado a formar parte de la arquitectura de datos de muchas empresas. Además, cada vez más compañías hacen uso de bases de datos NoSQL para el back-end de aplicaciones debido a la flexibilidad que aporta su modelo de datos y su baja latencia. Todo esto sin olvidar la cada vez más popular utilización de bases de datos “Cloud” para aplicaciones de gestión empresarial (CRM, ERP…) que optan por un inteligente modelo de pago por uso y abogan por la escalabilidad del sistema como uno de sus puntos fuertes.
De la combinación de todas las plataformas de Big Data tan diversas surge la necesidad de trabajar con una herramienta de análisis “front end” común (a BBDD relacionales, cloud, NoSQL…).
Tableau busca facilitar una adecuada comunicación con las bases de datos más utilizadas por sus usuarios para que estos puedan interactuar con sus datos en tiempo real.
Su misión es por todo ello “ayudar a sus usuarios a ver y entender sus datos dondequiera que se encuentren mediante una sencilla herramienta de creación de informes, que no requiera de especiales conocimientos técnicos para su manejo”.
Para el cumplimiento de esta misión Tableau parte de 6 fundamentos clave en los que basa su valor diferencial frente a la competencia:
1. Accesibilidad global a las soluciones de Big Data más utilizadas en la actualidad.
Tableau cuenta aquí con un amplísimo listado con alrededor de 40 conexiones nativas disponibles para las distintas bases de datos existentes además de contar con un conector estándar ODBC para aquellas no incluidas por defecto en la herramienta.
Dentro de los conectores que soporta Tableau se encuentran algunos como:
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- Bases de datos de análisis rápido: SAP Hana, SAP Sybase, HP Vertica, Actian Vectorwise y ParAccel
- Nube: Amazon Redshift, Google BigQuery
- Spark: Apache Spark SQL
- Hadoop: Cloudera Impala y Hive, Hortonworks Hive, Amazon EMR, Pivotal HAWQ, IBM BigInsights
- NoSQL: MarkLogic, Datastax
2. Posibilidad de combinar información de diversas fuentes de datos.
Como explicamos antes, lo habitual hoy en día es que dentro de una misma empresa se haga uso de diversas plataformas de Big Data. Esto supone un verdadero reto para el analista dispuesto a sacar conclusiones de todos estos datos. Tableau facilita esta labor permitiendo combinar varias bases de datos simultáneamente para una análisis global de la realidad del negocio.
3. El “Autoservicio” como piedra filosofal de la aplicación.
Tableau apuesta por acercar las herramientas de Business Intelligence a cualquier usuario sin conocimientos técnicos previos. El objetivo es proporcionar al usuario una solución simple y rápida para la creación de informes mediante un sencillo sistema drag&drop, sin necesidad de escribir código en SQL, Java, etc.
4. Consultas a archivos y BBDD más optimizadas.
Numerosas variables como la base de datos utilizada, el volumen de información almacenada, incluso el ancho de banda existente, hacen que las consultas a las BBDD utilizadas puedan tardar desde pocos minutos hasta largos días de espera.
Para evitar esto, Tableau ofrece la posibilidad de trabajar con datos en vivo o por extractos. Trabajar por extractos permite a aquellas fuentes de datos más lentas generar consultas a la BBDD de forma más ágil almacenando la información en la memoria de nuestro ordenador. En cambio, para aquellos usuarios que hagan uso de BBDD con grandes volúmenes de datos y rápidos motores de consulta, Tableau habilita la opción de trabajar “en vivo”, esto es, dirigir la consulta directamente contra la base/s de datos escogida/s.
5. Interfaz visual y homogénea que apuesta por la usabilidad.
Tableau ofrece una interfaz única, común a todas las BBDD conectadas además de un amplio catálogo de diseños para tus informes. Además, permite realizar de forma sencilla en apenas unos clics: filtrados, establecer líneas de tendencia, predicciones, etc.
6. Consultas más eficientes mediante continuas mejoras de rendimiento.
Tableau apuesta por continuar invirtiendo en mejorar las conversaciones con los datos en tiempo real. Para ello ha incluido nuevas características como: la fusión de consultas, el almacenamiento en caché externo o la posibilidad de realizar consultas paralelas, además de utilizar la vectorización en aquellos casos que sea posible.
Esta es la apuesta de Tableau por una solución BI innovadora y “autoservicio”, única en el mercado. Si quieres saber cómo Tableau ha materializado su estrategia hasta lograr convertirse en la herramienta BI del momento, contáctanos y prueba el trial gratuito de Tableau Desktop.
